Web・iOS・Androidの画面を、読み上げやキーボード操作に対応させ、ラベル、配色、操作対象の大きさなどをWCAG 2.2に沿って設計・点検するスキル。
- アイコンボタンの説明を付けたいとき
- キーボード操作とモーダルの点検
- コントラストや操作対象の大きさの確認
Claude Codeが読み込むエージェント、スキル、ルール、MCP設定の情報量を点検するスキル。重複や長すぎる定義を見つけ、削減案を優先順位付きで示します。
Routes live context checks to the native Codex or Claude Code meter without scanning files, and performs a bounded static component audit only when explicitly requested. Use for context-budget requests about remaining capacity or installed context overhead.
Claude Codeが読み込む各種設定の情報量を調べ、コンテキストというモデルが参照する情報枠の圧迫要因を整理します。エージェント、スキル、ルール、MCPのツール定義、CLAUDE.mdを対象にトークン数を概算し、長いファイルや重複した内容を探します。必要性に応じて構成要素を分類し、削減できる量をもとに改善案へ優先順位を付けます。
情報枠がすぐ埋まるときや、多数のスキル・MCPサーバーを追加した後の点検に向いています。さらに構成要素を増やす前に、現在の負担と追加分の見込みを確認する用途にも使えます。詳細表示ではファイル別の内訳や重複箇所を確認できます。
/context-budgetで設定の情報量を点検して」/context-budget --verboseで重いファイルの内訳を見せて」トークン数やツール定義の負担は概算です。任意のJSONL診断にはPython 3を使い、安定した通常ファイルを明示的に選びます。保存ファイルのバイト数は現在のコンテキスト量や料金を表しません。現在値の確認には、バージョンに合った/contextや/usageを使います。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(Claude Haiku)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Use the provider's native meter for live session usage. Keep the separate, estimated installation audit behind an explicit opt-in.
Treat an invocation with no audit request as a live-context request. This includes requests for the current window, remaining capacity, headroom, token usage, or a context breakdown.
For this default path:
Route by the active harness:
| Harness | Native command | Guidance |
|---|---|---|
| Codex CLI | /status | Shows current token usage and remaining context capacity. Use /statusline and enable Context stats plus Token counters for a persistent footer meter. |
| Codex app | /status | Shows current thread context usage and rate limits. |
| Claude Code | /context | Shows the live context breakdown. Use /context all for expanded items. |
| Other or unknown | None verified | State that ECC cannot read live provider state and ask which harness is active. |
These commands are documented in the Codex command reference and Claude Code command reference.
A skill cannot invoke a TUI slash command on the user's behalf. Never replace the native command with an estimated scan and never infer an audit request from phrases such as “context is heavy” or “how much is left.”
Run an installation/configuration audit only when the user explicitly says
--audit, “audit installed components,” or equivalent unambiguous wording.
--verbose changes report detail; it does not opt into an audit by itself.
If the audit scope is ambiguous, ask for the harness and installation root before reading anything. Keep every audit bounded and read-only:
Audit only the component metadata relevant to eager discovery:
Full skill, agent, command, and rule bodies are generally on-demand content. Report their disk size separately from estimated eager overhead instead of adding every body to the session baseline.
Return a compact report containing:
Every calculated token number is an estimate of static configuration overhead, not live session context. Do not claim that an estimate is provider-reported, current, exact, or evidence of realized savings. Direct the user back to the native live-context command for current usage.
Inspect a persisted record only when the user explicitly selects that file for this diagnostic. This is separate from the default live-context request and the installation audit.
For a local file diagnostic, explicitly select a stable, regular JSONL file or a snapshot you intend to inspect. Replace the example path below; this does not find or reconnect a session. The snippet prints aggregate byte counts only. It reads one line at a time, so memory use depends on the largest record; avoid very large records and actively growing files.
python3 - "/path/to/selected-session.jsonl" <<'EOF'
import json
import sys
total = attachment = other = unclassified = 0
try:
with open(sys.argv[1], "rb") as source:
for raw in source:
size = len(raw)
total += size
try:
record = json.loads(raw.decode("utf-8"))
except (UnicodeDecodeError, json.JSONDecodeError):
unclassified += size
continue
record_type = record.get("type") if isinstance(record, dict) else None
if not isinstance(record_type, str):
unclassified += size
elif record_type == "attachment":
attachment += size
else:
other += size
except OSError:
print("Cannot read selected JSONL file.", file=sys.stderr)
raise SystemExit(1)
pct = attachment * 100.0 / total if total else 0.0
print(f"persisted {total}B | attachment records {attachment}B ({pct:.1f}%) | "
f"other records {other}B | unclassified {unclassified}B")
EOF
The three categories add up to the original file bytes, including line endings and blank lines.
attachment is an exact record-type filter, not a guarantee about a harness's current internal
schema. Other records have a different string type; malformed JSON, invalid UTF-8, nonobject
values, missing or non-string types, and blank lines are unclassified. Neither category means
"conversation," and the percentage is only a share of persisted bytes.
These counts do not establish active context, remaining room, token usage, billing, or what a
reconnect loads. For current harness-reported context and usage, use the version-appropriate
/context and /usage commands (/cost is an alias).
まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
Web・iOS・Androidの画面を、読み上げやキーボード操作に対応させ、ラベル、配色、操作対象の大きさなどをWCAG 2.2に沿って設計・点検するスキル。
AIエージェントの不調を、指示・記憶・ツール実行・画面表示など12の層から調べるスキル。コードやログを根拠に原因を整理し、重要度順の指摘と修正案をまとめます。
実際の開発課題で複数のコーディングエージェントを比較するスキル。成功率、取得可能なAPI費用、所要時間、繰り返し実行の安定性を測り、選定や更新後の評価に使えます。
AIエージェントが使うツールの種類や入出力、エラーからの復帰手順を設計・見直します。文脈の情報量も整理し、作業完了率や再試行回数で改善を評価します。
AIエージェントの失敗や同じ操作の繰り返しを記録し、原因の切り分け、小さな復旧操作、結果の報告まで進める手順を示して、根拠のある再試行につなげるスキル。
AIエージェントが失敗や同じ操作を繰り返す原因を、エラーと実行状況から整理します。小さな復旧操作を試し、結果と根拠を引き継げる報告にまとめるスキルです。